深度学习模型在交通工程建设项目文件质量管控中的应用实践

摘 要：项目文件的质量是确保项目建设顺利推进和项目成果有效展示的关键因素。传统的文件质量检查方法依赖人工逐一审查，效率低且容易出错。为了解决这一问题，本文探索了将深度学习模型应用于交通工程建设项目文件质量管控的可行性。通过深入分析、深度学习模型的技术特点和基本原理，结合具体应用场景，本文构建了一个基于PaddlePaddle深度学习平台的文件质量管控系统，并进行了实证研究。研究结果表明，该系统能够有效提高文件质量管控的效率和准确性，对于提升交通工程建设项目的整体质量具有积极意义。

关键词：深度学习；OCR；建设项目文件；文件质量管控；应用实践

1 引言

1.1 项目文件质量管控的重要性

项目文件是对工程建设全过程的详细记录，真实反映了工程项目实体和管理过程。项目文件完整准确是工程质量评定的基础，也是后期工程规划、扩建、改建、维修和管理的重要依据。此外，它还是追究责任事故的有效证据。

交通工程建设项目文件具有几个显著特点。首先，由于涉及大量的文件，显著增加了文件收集、检查和整理的复杂性。其次，项目涉及多个行业，如公路、水利水运、房建和机电工程建设等。各参建单位在人员配置和业务水平上的差异增加了文件质量管理工作的难度。再次，在项目建设过程中，参建单位常忽视对项目文件质量的过程控制，过度依赖后期整改。然而，由于时间推移和人员变动等不可控因素，后期整改难以有效执行，其质量令人担忧。为了确保文件的质量，必须对文件进行全面的质量管控。质量控制对项目的成功至关重要，可识别并纠正潜在的问题，提升项目质量和效率。通过严格的质量控制，确保项目文件符合标准，为后续文件归档奠定坚实基础。

1.2 PaddlePaddle平台的技术特点

PaddlePaddle是一个开源的深度学习平台，具备多重优势。在项目文件质量管控领域，PaddlePaddle平台展现出独特的竞争优势，其模型高效且精确。首先，PaddlePaddle的目标检测模型具有出色的识别能力，通过深度神经网络结构准确识别图像中的物体并精确定位。此外，PaddlePaddle还提供OCR和文件结构分析模型，方便应用于电子文件资料的识别与理解。其次，PaddlePaddle优化了模型结构和算法，使得目标检测模型既精确又快速。此外，PaddlePaddle平台还具备出色的可扩展性，提供丰富的API和工具，用户可根据数据集和任务特点调整模型参数和结构，提升目标检测性能。

1.3 研究的目的与意义

对于项目文件的质量控制，反复且细致地检查是必不可少的。交通工程建设项目涉及大量、多样的文件，传统人工检查耗时耗力，难以全面深入。在实际操作中只能抽查部分文件，存在质量风险。此外，人工检查存在主观性，不同检查人员可能产生不一致的质量评估。因此，需从现有文件中识别常见问题，借助PaddlePaddle中的模型，以提高检查效率和准确性。

在本次研究中，PaddlePaddle中的模型利用历史数据和算法对交通工程项目文件进行智能分析和评估。它可以从文件结构、内容、格式等多维度进行质量检查，及时发现潜在问题，提供改进建议，确保符合交通工程标准、行业规范和法律法规。此外，PaddlePaddle中模型可与电子文件管理系统集成，项目文件上传后，模型自动触发质量检查程序，无需人工干预，提高管理自动化水平和效率，减少人为错误和遗漏。

综上所述，利用PaddlePaddle中的模型对工程项目文件进行全面质量管控，可提升交通工程项目管理的质量和效率，帮助参建单位降低风险，节约成本，实现可持续高效项目运作。

2 建立交通工程建设项目文件标准化体系

以常泰长江大桥工程项目作为具体实例，根据《江苏省高速公路建设项目档案管理规范》和《公路工程质量检验评定标准》的相关要求，通过统一文件分类、明确归档范围，并建立归档范围与工作分解结构（WBS）之间的紧密联系，构建一套科学、规范的交通工程建设项目文件标准化体系，以确保项目文件管理的规范性和有效性（见图1）。

2.1 统一文件分类

将项目文件统一分为11大类。这11大类涵盖了项目从立项、设计、施工到竣工验收等各个阶段的文件资料[2]，确保了项目档案的完整性和系统性。

2.2 规范归档范围

在交通工程建设项目中，需将反映项目建设全过程的具有查考、利用价值的各种形式、载体的文件应收尽收[2]。通过明确界定项目文件的归档范围，可以有效地核实各类归档文件的完整性和无遗漏。如施工文件类可分解为合同段、单位工程、分部工程、分项工程和工序文件。合同段文件包括合同段开工申请、建材报验文件等；单位工程文件包括试验检测报告以及评定表等；分部、分项工程文件包括分部分项工程开工申请、首件工程认可、工程报验单等；工序文件则是对施工过程中各个工序的中间检验申请单及附件。

2.3 WBS（工作分解结构）的划分与关联

根据《公路工程质量检验评定标准》规定，结合工程量清单和施工图纸，对建设项目实施WBS划分，从单位工程开始，逐级细化至分部、分项、子分项及施工工序。通过构建文件与WBS节点的对应关系，我们能够为报验、支付、设计变更和质量评定等环节提供一个统一且精确的文件资源目录体系。如钢沉井第一节段102-3块段制作工序的中间检验申请单及附件已经与相应的工程结构部位和文件类型形成了匹配与关联。

3 构建基于深度学习模型的文件质量管控系统

3.1 文件质量检查框架设计

文件质量检查的总体框架自下而上可分为三个层次（见图2）。

最下层为工程文件的标准化体系。首先，依托该体系，明确各类文件资料的具体管理要求，定义检查范围明确具体的检查内容。其次，形成检查规则层，即将梳理出来的检查内容归类，并明确具体的技术实现方法，借助信息化系统，开发实现各种“检查器”并配置。最上层为检查执行层，检查执行层主要由管控系统自动运行完成。具体可分为四个步骤：（1）系统首先需要判定各文件的种类；（2）将文件与检查规则关联对应，以筛选出适用的检查器（各检查器有各自的检查逻辑与实现技术），再将其串接成“检查链”，以优化检查性能，提高效率；（3）每个检查器独自运行，采用不同技术，对文件进行各种分析以判别是否存在问题；（4）将检查结果归集并保存起来，以便于查阅并开展后续工作。

3.2 文件质量管控系统架构

基于深度学习模型的文件质量管控系统主要包括文件收集、文件检查、结果反馈等模块。系统架构如下图所示（见图3）。

首先，使用文件采集模块收集建设项目相关文件数据；其次，通过预处理模块清洗和标注数据，确保准确性和一致性；再次，结合PaddlePaddle平台的各种深度学习模型，封装成检测算法，并根据项目文件要求制定检测规则；最后，系统自动检查项目文件，及时反馈结果，以便相关人员完善和调整。

3.2 系统运行与优化

在进行文件质量检查前，需确保PaddlePaddle平台的深度学习模型得到充分训练与优化。训练流程包括数据集准备、网络架构构建和超参数配置。优化阶段则注重检测算法的封装，以提高检测的准确性。为确保模型准确性和泛化性能，我们选用桥梁工程中钻孔桩分项工程作为示例，将相关施工工序中间检验申请单及其附件作为训练和测试数据集。针对PaddlePaddle中的模型，我们进行了优化，包括提高输入分辨率以捕捉细微信息，调整卷积层参数以应对不同尺寸和形状的目标。这些改进提高了模型在工程文件质量检查中的适应性和精确度。

3.4 结果验证与反馈

为评估深度学习模型在交通工程文件质量管控中的效果，我们选取常泰长江大桥工程作为实证研究对象。

3.4.1 文件收集和预处理。我们收集了常泰长江大桥工程建设项目两个施工单位4000份钻孔桩施工工序中间检验申请文件进行质量检查，在检查前先对文件以及相关数据进行预处理，包括去除无效数据、填充缺失值、数据标准化以及图像缩放、归一化等必要操作，确保文件满足分析模型的输入规格要求，为后续的文件检查提供可靠的基础。

3.4.2 文件检查和结果验证。经过文件质量管控系统对4000份钻孔桩施工工序中间检验申请文件约11小时的检查，检查结果显示，部分文件存在关键签章缺失、页面内容缺失以及附件资料不齐全等问题（见图4）。

为了验证系统检查的准确性，我们进行了人工抽查，抽查比例为10%，每个工序抽查100份文件。根据抽查结果，我们确认系统检查的准确率超过90%，这充分证明了系统检查的有效性。检查结果及时提交施工单位，进行了修改和完善，使该项目的中间检验申请文件质量得到了显著提升，为后续工作的顺利进行奠定了坚实基础。

结论

在交通工程建设项目文件质量管控中，PaddlePaddle模型的应用主要体现在以下两个方面：（1）提升效率。传统的文件质量管控方法依赖人工检查，耗时且难以全面覆盖。而PaddlePaddle模型的应用，通过实现自动化全覆盖检查功能，有效减少人工和时间成本，提升工作效率。（2）精准识别错误。PaddlePaddle模型经大量数据训练，可精准识别文件中的错误，如格式错误、附件不完整等。此功能大幅提高了文件质量的管控水平，减少了人为因素的干扰，进一步增强了文件检查的准确性和稳定性。尽管PaddlePaddle模型在交通工程建设项目文件质量管控中的应用取得了显著成果，但仍存在不足。首先，模型的训练和优化需要大量数据和计算资源，对资源有限的项目构成挑战。其次，模型的泛化能力有待提高，对特殊场景或复杂情况的识别精度可能受影响。

总的来说，PaddlePaddle模型在交通工程建设项目文件质量管控中的应用，具有广阔的前景和重要的价值，但也需要在实践中不断完善和优化。

参考文献

[1]DA/T 28-2018，建设项目档案管理规范[S].国家档案局，2018.

[2]DB32／T 1086-2022，江苏省高速公路建设项目档案管理规范（修订）[S].江苏省市场监督管理局，2022.

作者简介：张琳利，大学学历，南京敏思科技有限公司助理馆员，主要从事建设项目档案管理咨询服务工作。